Vajad kellegagi rääkida?
Küsi julgelt abi LasteAbi
Logi sisse

Kvantitatiivne analüüs eestlaste sallivusest Euroopa Sotsiaaluuringu põhjal (0)

5 VÄGA HEA
Punktid
Kodutöö aines „ Võrdlev  analüüs“      
 
Virve    Kass  
Sallivus  on  Eesti  meedias  leidnud  palju  kajastust,  eriti  erinevate  Sotsiaalministeeriumi  poolt 
tehtud  kampaaniate,  näiteks  „Erinevus  rikastab“  raames.  Kuigi   poliitilisel   tasandil 
deklareeritakse kõigi inimeste võrdsust, siis  reaalsuses  on sallimatus inimeste seas siiani suur 
probleem.  Kodutöös  uurin,  millest  sõltub  inimeste  suhtumine  homoseksuaalidesse  ja 
immigratsiooni.  Uurin  kolme  tausttunnuse  mõju:  soo,  vanuse  ja  haridustaseme.   Kasutan  
Euroopa Sotsiaaluuringu 2010. aasta andmeid Eesti kohta.  
Püstitan neli hüpoteesi:  
1.  Naised  on  sallivamad  kui  mehed.  Hüpoteesi  teoreetiliseks  aluseks  on  teadmine,  et 
naised on olnud pikka aega allasurutud ühiskonnas  ja pidanud  võitlema oma õiguste 
eest. Seega samastuvad nad suurema tõenäosusega praeguste vähemustega ja on nende 
suhtes sallivamad.  
2.  Vanusega  sallivus  väheneb.  Vanemad  inimesed  on  konservatiivsemad  ja  nad  on  üles 
kasvanud ajal, kui  homoseksuaalsusesse  ja  immigratsiooni  suhtuti  halvasti. Seega on 
nende  väärtussüsteem  kujunenud vähem sallivaks.  
3.  Kõrgema  haridustasemega  inimesed  on  sallivamad.  Kuna   haridussüsteemis  
rõhutatakse  kõigi  inimeste  võrdsust  ja  vajadust  erinevusi  sallida,  siis  kauem 
haridussüsteemis olnud inimestel on sallivus kui väärtus suurema tõenäosusega omaks 
võetud.  
4.  Vanus  diferentseerib  haridustaseme  mõju  sallivusele.  Kuigi  kolmas   hüpotees   on,  et 
kõrgem haridustase tähendab suuremat sallivust, siis oleneb see  vanusest . Noorematel 
inimestel  (vanusegrupp  15-24-a),  kellel  ei  ole  veel  haridustee   lõpetatud   ja  kes  on 
haridussüsteemis veel sees, ei tähenda madalam haridustase madalamat sallivust.   
Tunnuste kirjeldus 
Kasutan järgmisi tunnuseid:  
1.  Sugu ( Gender– kahe väärtusega kategoriaalne tunnus. Andmestikus oli 722 meest ja 
1071 naist.  
2.  Vanusgrupid  10-aastase  sammuga  –  7  väärtusega  kategoriaalne  tunnus,  mille  lõin 
tunnuse  vanus  (Age  of  respondent,  calculated)  alusel.  Vanusgrupid  on:  15-24-a,  25-
34-a, 35-44-a, 45-54-a, 55-64-a, 65-74-a ja üle 74-aastased. Kõigis vanusgruppides on 
indiviide enamvähem võrdselt.  

 
3.   Haridustase  –  5  väärtusega  kategoriaalne  tunnus.  Kodeerisin  ümber  Eesti 
haridustaseme tunnuse ( Highest  level of education, Estonia) järgnevalt:  
1)   Põhiharidus   või  madalam  –  algsed  väärtused:  alghariduseta  (alla  4  klassi), 
lõpetatud  algharidus  (4-6  klassi),   kutseõpe   ilma  alghariduse  lõpetamiseta, 
lõpetatud põhiharidus (7-9 klassi) 
2)  Kutse-või   keskharidus   –  algsed  väärtused:   kutseharidus   põhihariduse  baasil 
õppekava   alla  2  aasta,  lõpetatud  üldkeskharidus,  kutseharidus  põhihariduse 
baasil õppekava 2 aastat või enam 
3)  Keskeriharidus  –  algsed  väärtused:  kutseharidus  koos  keskhariduse 
omandamisega või keskeri-/tehnikumiharidus pärast põhiharidust, kutseharidus 
keskhariduse baasil, keskeriharidus või kutsekeskharidus keskhariduse baasil,  
4)  Rakenduskõrgharidus 
– 
algsed 
väärtused: 
kutsekõrgharidus, 
rakenduskõrgharidus diplomiõpe või  bakalaureus , 3-4 aastat õpingud 
5)   Kõrgharidus   –  algsed  väärtused:  ülikooli  bakalaureusekraad  (3-4  aastat 
õpinguid), magistrikraad rakenduskõrgkoolist, kutsekõrgkoolist, magistrikraad 
(3+2,  või  4+2,  5+4  süsteemi  järgi,  sh  integreeritud   bakalaureuse -  ja 
magistriõpe), arstiõpe, enne 1992. a 
Kategooriad tulid enamvähem võrdse täituvusega.  
4.  Immigrantide  mõju  elukeskkonnale  (Immigrants  make   country    worse   or  better   place  
to  live ) – 10 väärtusega  arvuline  järjestustunnus, alates muudavad halvemaks (1) kuni 
muudavad  paremaks  (10).  Tunnuse  keskmine  väärtus  oli  4,37  ja   standardhälve   2,1. 
Tunnuse väärtuste jaotus on  lähedane   normaaljaotusele, asümeetriakordaja on  0,046 
ja järskuskordaja 0,074 (vaata ka Joonis 1).  
5.  Homoseksuaalide õigus elada nii, nagu nad soovivad (Gays and lesbians free to live as 
they  wish ) – 5 väärtusega arvuline järjestustunnus, alates tugevast nõusolekust (1) kuni 
tugeva mittenõustumiseni (5). Kuna immigrantide mõju väärtused olid sallivuse suhtes 
teistpidises  järjekorras,  siis  pöörasin  ka  siin  skaala  ümber.  Uus  skaala  kulgeb  seega 
tugevast  mittenõustumisest  (1)  kuni  tugeva  nõusolekuni  (5).  Tunnuse  keskmine 
väärtus  oli  3,08  ja  standardhälve  1,17.  Tunnuse  väärtuste  jaotus  on  lähedane 
normaaljaotusele, asümeetriakordaja on -0,33 ja järskuskordaja -0,83  (vaata ka Joonis 
2).  
 

 
 
 
 
Joonis 1. Q-Q- graafik  immigrantide mõju kohta    Joonis 2. Q-Q-graafik homoseksuaalide  
    elukeskkonnale.    
 
 
õiguse kohta elada nii, nagu nad soovivad. 
 
Keskmiste võrdlus  
Alustasin keskmiste võrdlemisest erinevate tausttunnuste alusel. Joonisel 3 on toodud soo ja 
vanuse  mõju  immigrantide  hinnangule.  Keskmine  hinnang  immigrantide  elukeskkonna 
mõjule väheneb vanusega. 95% usaldusnivool erinevad 15-24-aastased meeste  hinnangud  üle 
45-aastastest  meestest.  Naiste  puhul  erinevad    95%  usaldusnivool  15-34- aastaste   hinnangud 
üle  35-aastaste  hinnangutest.  Samuti  erinevad  35-54-aastaste  hinnangud  üle  74-aastaste 
hinnangutest.    Naiste  hinnangud  on  reeglina  kõrgemad  kui  meeste  omad,  kuid  üheski 
vanusgrupis ei saa erinevust kinnitada 95% usaldusnivool. Ka Studenti t-test ei näita erinevust 
meeste ja naiste puhul (t=-1,837).  
 
Joonis 3. Soo ja vanuse mõju arvamusele immigrantidest.  

 
Joonisel 4 on toodud vanuse ja hariduse mõju immigrantide hinnangule. 95% usaldusnivool ei 
ole haridustase eristavaks  teguriks  üheski  grupis . Siiski võib leida mõningal määral kinnitust 
neljandale  hüpoteesile,  nimelt  on  noorimas  vanusgrupis  põhiharidusega  vastajate  hinnang 
kõrgeimate seas, aga teistes vanusegruppides madalaimate seas.  
 
Joonis 4. Vanuse ja haridustaseme mõju immigrantide elukeskkonna mõju hinnangule.  
 
Järgnevalt käsitlesin samamoodi hinnangut homoseksuaalide õigusele elada nii, nagu nad ise 
soovivad. Tulemused olid sarnased immigrantide tunnusele antud hinnangutega (vt ka Joonis 
5  ja  Joonis  6).  Suurim  erinevus  oli  soo  puhul  –  naiste  hinnangud  olid  kahes  noorimas 
vanusegrupis  95%  usaldusnivool  meeste  omast  kõrgemad.  Ka  Studenti  t-test  kinnitab 
erinevust  vanuse  alusel  olulisuse  tõenäosusega  alla  0,05  (t=-3,8).  Sooerinevus  oli  suurem 
nooremates  vanusgruppides.  Meeste  puhul  erineb  vaid  noorim  vanusgrupp  kahest  vanemast 
vanusgrupist  95%  usaldusnivool.  Meeste  noorim  vanusegrupp  on  ka  ainus,  mille  hinnangu 
usaldusvahemik  jääb  nõustuva  poolele  ( neutraalne   hinnang  on  väärtusega  3).  Naiste  puhul 
erinevad 95% usaldusnivool kõik alla 55-aastased oluliselt   vanematest   – nooremate seas on 
hinnang  pigem  nõustuv,  vanemate  seas  mittenõustuv.  Kuna  noorte  naiste  puhul  omavad 
sallivust soodustavat mõju nii sugu kui ka vanus, siis on loogiline, et naiste puhul on vanus 
suuremaks  diferentseerivaks faktoriks kui meeste puhul.  
 

 
 
Joonis 5. Vanusgruppide ja soo mõju homoseksuaalide õiguste hinnangule.  
 
Joonis 6. Haridustaseme ja vanusgruppide mõju homoseksuaalide õiguste hinnangule.  

 
Dispersioonanalüüs 
Järgnevalt  tegin  dispersioonanalüüsi,  kaasates  mudelisse  kõik  tausttunnused,  kuid  vaadates 
sõltuvaid tunnuseid eraldi. Immigrantide mõju hinnagu puhul osutus mudeli kirjeldusastmeks 
10,5%  (vaata  ka  Tabel  1).  Olulisuse  tõenäosusega  alla  0,05  omasid  mõju  vanus  ja  sugu. 
Vanuse  erinevus  tuli  ka  varem  keskmiste  võrdluses  välja,  kuid  soo  erinevus  tuli  ainult 
dispersioonanalüüsis.  
Tabel 1. Dispersioonanalüüs immigrantide mõju elukeskkonnale hinnangute kohta.  
 
Homoseksuaalide õiguste puhul tuli mudeli kirjeldusaste 13,6% (vaata ka Tabel 2). Olulisuse 
tõenäosusega  alla  0,05  omasid  mõju  vanus,  sugu  ja  haridustase  ning  ka  kõigi  nende  kolme 
koosmõju.   Tabelites   3  ja  4  on  toodud  homogeensed  gruppid  haridustaseme  ja  vanuse  järgi. 
Siiski  tuleb  silmas  pidada,  et  kuna  gruppide  suurused  on  erinevad,  siis  ei  pruugi  gruppide 
vahel  tegelikult  erinevust  leiduda.  Siiski  annab  see  hea  ülevaate  erinevate  vanusgruppide 
keskmisest.  Üldiselt  tuleb  välja,  et  vanusega  sallivus  homoseksuaaalidesse  väheneb. 
Haridustaseme puhul on madalaim hinnang kutse- või keskhariduse grupis. See läheb kokku 
hüpoteesiga,  et  madalam  haridustase  tähendab  madalamat  sallivust,  välja  arvatud  veel 
õppivate noorte puhul.   
      
 

 
 
Tabel 2. Dispersioonianalüüs homoseksuaalide õiguste hinnangu kohta 
 
 
Tabel 3. Homoseksuaalide õiguste hinnangu   Tabel 4. Homoseksuaalide õiguste hinnangu 
keskmine eri vanusgruppides             
 
keskmine eri hariduastmetel   
 
 
Keskmiste astakute võrdlus 
Kuigi  sõltuvate   jaotuste   tunnused  olid  lähedased  normaaljaotusele,  ei  klappinud  need 
täielikult.  Näiteks  Kolmogorovi-Smirnovi  testi  alusel  ei  tohiks  neid  kumbagi 

 
normaaljaotuseks  lugeda.  Seega   uurisin    mõjusid   ka  normaaljaotust  mitte-eeldava  Kruskali-
Wallise testi alusel.  
Kruskali-Wallise testi alusel on immigrantide hinnangud erinevad olulisuse tõenäosusega alla 
0,05  vanusgruppide  lõikes  ( teststatistik   115  vabadusastmete  6  korral).  Sugu  on  Kruskali-
Wallise testi alusel eristav faktor olulisuse tõenäosusega 0,09 (teststatistik 3 vabadusastme 1 
korral) ja haridustase olulisuse tõenäosusega 0,08 (teststatistik 8 vabadusastmete 4 korral). On 
huvitav, et sugu polnud nii tugev eristav faktor astakute võrdluse puhul, kui see oli keskmiste 
võrdluste puhul.  
Homoseksuaalide  õiguste  hinnang  erineb  olulisuse  tõenäosusega  alla  0,05  vanusgruppide 
(teststatistik 110 vabadusastmete 6 korral), haridustasemete  (teststatistik 40 vabadusastmete 4 
korral)  ja  soo  lõikes  (teststatistik  16  vabadusastmete  arvu  1  korral).  Seega  andis  Kruskali-
Wallise test dispersioonanalüüsiga sarnase tulemuse.   
 
Kokkuvõte 
Sugu,  vanus  ja  haridustase  mõjutavad  inimeste  sallivust,  kuid  mitte  oluliselt.  Kõik  koos 
seletasid  vaid  10,5%  hinnangute  erinevusest  tunnuse  „Immigrantide  mõju  elukeskkonnale“ 
puhul  ja  13,6%  tunnuse  „Homoseksuaalidel  on  õigus  elada  nii,  nagu  nad  soovivad“  puhul. 
Homoseksuaalide  sallimise puhul  muutis  mõju suuremaks  meeste  ja  naiste oluline erinevus. 
Naiste keskmine hinnang oli üle neutraalse  keskpunkti  ja meeste oma alla.  
Alguses  püstitatud   hüpoteesid    leidsid   kõik  kinnitust.  Kõige  väiksemat  mõju  avaldas 
haridustase  ja  kõige  suuremat  vanus.  Kokkuvõtvalt  võib  öelda  aga,  et  sallivust  mõjutavad 
rohkem muud tunnused, mitte kodutöös uuritud.  

 
Vasakule Paremale
Kvantitatiivne analüüs eestlaste sallivusest Euroopa Sotsiaaluuringu põhjal #1 Kvantitatiivne analüüs eestlaste sallivusest Euroopa Sotsiaaluuringu põhjal #2 Kvantitatiivne analüüs eestlaste sallivusest Euroopa Sotsiaaluuringu põhjal #3 Kvantitatiivne analüüs eestlaste sallivusest Euroopa Sotsiaaluuringu põhjal #4 Kvantitatiivne analüüs eestlaste sallivusest Euroopa Sotsiaaluuringu põhjal #5 Kvantitatiivne analüüs eestlaste sallivusest Euroopa Sotsiaaluuringu põhjal #6 Kvantitatiivne analüüs eestlaste sallivusest Euroopa Sotsiaaluuringu põhjal #7 Kvantitatiivne analüüs eestlaste sallivusest Euroopa Sotsiaaluuringu põhjal #8
Punktid Tasuta Faili alla laadimine on tasuta
Leheküljed ~ 8 lehte Lehekülgede arv dokumendis
Aeg2015-12-10 Kuupäev, millal dokument üles laeti
Allalaadimisi 27 laadimist Kokku alla laetud
Kommentaarid 0 arvamust Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
Autor Virve Kass Õppematerjali autor
Seminaritöö aineks Võrdlev analüüs. Teostatud on kirjeldav analüüs ja seejärel keskmiste võrdlus vanuse, soo ja hariduse alusel. Lõpuks on teostatud dispersioonanalüüs ja toodud põhilised järeldused. Andmeanalüüs on teostatud SPSS-is.

Sarnased õppematerjalid

Statistiline modelleerimine teooria kokkuvõte 2020
19
docx

Statistiline modelleerimine teooria kokkuvõte 2020

rxx ja testiskooride variatiivsusest σx.  Mida suurem hajuvus valimis, seda suurem standardviga.  Standardviga saab vähendada, suurendades valimi suurust.  Mida väiksem standardviga, seda kindlamad võime olla, et valimi aritmeetiline keskmine on lähedane üldkogumi keskväärtusele. Usalduspiirid  Üldkogumi keskväärtuse usalduspiiriks nim. valimi põhjal määratud vahemikku, kuhu valimi keskmine kuulub teatud tõenäosusega (enamasti 95%, aga ka 99%). Ehk kui kordaksime testi, siis selle teatud tõenäosusega jääks ka uue valimi keskmine nendesse piiridesse. Kui näiteks kahe võrreldava grupi usalduspiirid ei kattu, saame öelda, et tõenäoliselt laieneb valimi erinevus ka populatsioonile.  Vastavalt usaldusnivoo väärtusele arvutatakse parameetri usalduspiirid so. kaks arvu,

Statistiline modelleerimine
Ökonomeetria kontrolltöö kordamisküsimused 2020
70
docx

Ökonomeetria kontrolltöö kordamisküsimused 2020

Ökonomeetriline mudel baseerub arvandmetel: ● Ristandmed (cross-sectional) ● Aegread (time series) ● Paneelandmed (panel data) Andmed saavad olla kas ● Kvalitatiivsed (ei saa mõõta arvudega, nt haridustase) ● Kvantitatiivsed (mõõdetakse arvudega, nt vanus) 3. Valimvaatlused ja parameetri hinnangu mõiste. ● Uuritav objekt on üldkogum ● Andmebaas on üldjuhul valim Järeldusi soovime teha üldkogumi kohta, selleks kasutame valimit. Valimi parameetrite põhjal leitakse üldkogumi parameetrite hinnangud. Valimi põhjal leiame mudeli parameetrite hinnangud. Valim on juhuvalim => hinnang on juhuslik suurus. 4. Punkthinnang, intervallhinnang. Punkthinnang (point estimate) on statistik, mis annab parameetrile ühese väärtuse. Näiteks valimi aritmeetiline keskmine on punkthinnang kogumi keskväärtusele. Intervallhinnang (interval estimate) on lõik, mis sisaldab parameetri tegelikku väärtust mingi etteantud tõenäosusega

Ökonomeetria
19
docx

Eksogeensed muutujad – sõltumatud muutujad, modelleeritavat nähtust mõjutavad X Statistiliste meetoditega hinnatavad mudeli parameetrid β Juhuslik komponent – vabaliige u Y= f (X, β, u) 2) Andmetüübid: Arvandmed, ristandmed (erinevad objektid samal ajamomendil), aegread (sama objekti erinevatel ajamomentidel), paneelandmed (ristandmed + aegread) 3) Valimivaatlused ja parameetri hinnangu mõiste: Valimi parameetrite põhjal leitakse üldkogumi parameetrite hinnangud. 4) Punkthinnang, intervallhinnang Punkthinnang – statistik, mis annab parameetrite ühese väärtuse (aritmeetiline keskmine on valimi punkthinnang kogumi keskväärtusele) Intervallhinnang – usaldusvahemik, lõik, mis sisaldab parameetri tegelikku väärtust mingi etteantud tõenäosusega. 5) Hinnangufunktsioon: Reegel üldkogumi parameetri(te) hinnangu(te) leidmiseks 6) Hinnangute omadused:

Kategoriseerimata
Andmeanalüüsi kordamisküsimused 2015
11
docx

Andmeanalüüsi kordamisküsimused 2015

küsimustele tahan vastuseid. Andmete kogumine. Enne kogumist kontrollida, ehk on andmed juba olemas ja arvestada aja- ning raharessursiga. Vaatlus: otsevaatlus, varjatud vaatlus, osalusvaatlus Eksperiment Intervjuu: struktureeritud, poolstruktureeritud või struktureerimata Küsitlus Kas uurida valimit või üldkogumit? Üldkogum ehk populatsioon. Valim on üldkogumist uurimiseks eraldatud osa, mille põhjal tehakse statistilisi järeldusi üldkogumi kohta. Valimi moodustamine: a)tõenäosuslik: 1. Lihtne juhu- nimekiri 2. Süstemaatiline juhu- nimekiri, millest iga 10. 3. Kiht- valin grupid, keda küsitlen 4. Klaster- valin kellegi grupist b) mittetõenäosuslik: 1. Mugavus- pilootuuring testina 2. Ettekavatsetud- vastavalt eelteadmistele valitud uuritavad 3

andmeanal��s
Epidemioloogia konspekt
8
docx

Epidemioloogia konspekt

e.xii. Mõned isikud lahkuvad riskipopulatsioonist surres, mujale kolides või edasisest osalemisest keeldudes. e.xiii. Levimuse hindamine ­ läbilõikelistes uuringutes. e.xiv. Haigestumuse hindamine ­ kohortuuringus. f. Populatsioon ­ ühikute kogum, mille hulgast me leiame oma uuringu osalised. Kogum, mille kohta tahame esitada väiteid oma uuringu tulemuste põhjal. g. Valim ­ osa populatsioonist, mida me uurime. Et valimi uurimise tulemusi saaks üldistada populatsioonile, peab olema teada iga populatsiooni liikme võimalus valimisse sattuda. Lihtsaim variant ­ võimalus valimisse sattuda on võrdne: juhuvalim. h. Sansid- vt valemit. Kasutatakse esinemisnäitajana harva. Sansside suhe on oluline esinemise võrdlusnäitaja. i

Epidemioloogia
Ökonomeetriline projekt - Brutopalga sõltuvus haridustasemest-meeste osakaalust ning linlaste osakaalust maakondade lõikes
36
docx

Ökonomeetriline projekt - Brutopalga sõltuvus haridustasemest, meeste osakaalust ning linlaste osakaalust maakondade lõikes

.....................................34 Lisa 16. Lõpliku mudeli regressioonikoefitsientide koovariatsiooni maatriks.....................35 Lisa 17. Mudeli stabiilsuse test (Chow test).........................................................................36 SISSEJUHATUS Inimese sissetulek kujuneb mitmete tegurite mõjul, nagu näiteks töö iseloom (raskuaste, töökoormus, töötundide arv), ettevõtte ärimudel ning pidevalt muutuv majanduskeskkond. Need on peamised tegurid, mille põhjal inimene, otsides töökohta, kujundab teatavad eeldused palga suurusele. Üldisemas plaanis mõjutavad elanike palgataset mitmed demograafilised tegurid. Käesolevas töös on vaatluse alla võetud osa võimalikest teguritest, mis rahvastiku palgataset mõjutada võivad ning mis on ka statistikaameti kodulehelt kättesaadavad. Ühe tegurina mõjutab palgataset kindlasti haridus, eeldades, et kõrgem haridus garanteerib ka kõrgema palga. Tegelikus elus võib muidugi olla, et madalama

Majandus
KORDAMINE ÖKONOMEETRIA KONTROLLTÖÖKS
13
docx

KORDAMINE ÖKONOMEETRIA KONTROLLTÖÖKS

1. Ökonomeetrilise mudeli komponendid. Endogeensed (sõltuvad Y), eksogeensed (sõltumatud, X), hinnatavad parameetrid (beeta) ja juhuslik komponent ehk vealiige (u) 2. Andmetüübid. Kvalitatiivsed, kvantitatiivsed, ristandmed, aegread, paneelandmed 3. Valimvaatlused ja parameetri hinnangu mõiste. Uuritav objekt on üldvalim, andmebaas on üldjuhul valim. Järledusi teeme üldkogumi kohta ja selleks kasutame valimit. Valimi parameetrite põhjal leitakse üldkogumi parameetrite hinnangud. Valim on juhuvalim, hinnang on juhuslik suurus. Suvaline valimi andmete põhjal arvutatud funktsioon on statistik ning erinevad valimid annavad statistikutele erinevad väärtused. Statistik on juhuslik suurus. 4. Punkthinnang, intervallhinnang. Punkthinnang on statistik, mis annab parameetrile ühese väärtuse (nt valimi arit. Keskmine on punkthinnang kogumi keskväärtusele). Intervallhinnang on lõik, mis sisaldab parameetri

Ökonomeetria
Ökonomeetria testid vastused
12
pdf

Ökonomeetria testid vastused

2. Milline hinnangute omadus mida iseloomustab? efektiivus - hinnangute hajuvust, nihe - süstemaatilist viga, mõjusus - hinnangute koondumist suurte valimite korral 3. Asümptootiline omadus kehtib juhul, kui valimi maht läheneb lõpmatusele 4. Sinised punktid - hinnangfunktsiooni A abil saadud hinnanguid ja sinine kriipsjoon on nende keskväärtus. Rohelised - funktsiooni B abil. Hinnang A on nihketa, Hinnang B on nihketa, Hinnang B on efektiivsem kui hinnang A 5. Valimi põhjal saab leida mudeli parameetrite hinnangud 6. Ülikooli juhtkond soovis teada saada, kui palju tunde nädalas kulutavad üliõpilased keskmiselt isesisvale tööle. Selleks küsitleti juhuslikult väljavalitud 50 üliõpilast. Nende keskmine iseseisva töö tundide arv nädalas oli 15,3. Tulemus 15,3 tundi nädalas on kõigi üliõpilaste keskmise nädalatundide arvu punkthinnang 7. Statistilise hüpoteesi kontrollimisel leiti valimi põhjal teststatistiku väärtus 3,4

Ökonomeetria




Meedia

Kommentaarid (0)

Kommentaarid sellele materjalile puuduvad. Ole esimene ja kommenteeri



Sellel veebilehel kasutatakse küpsiseid. Kasutamist jätkates nõustute küpsiste ja veebilehe üldtingimustega Nõustun